Análisis del ruido de cuantificación en filtros de transformada wavelet discreta para procesamiento de imágenes
Autores: Chervyakov, Nikolay; Lyakhov, Pavel; Kaplun, Dmitry; Butusov, Denis; Nagornov, Nikolay
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2018
Acceso abierto
Artículo científico
2018
Análisis del ruido de cuantificación en filtros de transformada wavelet discreta para procesamiento de imágenes
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Efectos de cuantización de ruido
Transformada discreta de ondículas
Bancos de filtros
Procesamiento de imágenes
Relación pico-señal a ruido
Ancho de bits.
Licencia
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En este documento, analizamos los efectos de cuantización de ruido en los coeficientes de los bancos de filtros de transformada wavelet discreta (DWT) para el procesamiento de imágenes. Proponemos la implementación del método DWT, lo que permite determinar el ancho de bits efectivo de los coeficientes de los bancos de filtros en los que el ruido de cuantización no afecta significativamente los resultados del procesamiento de imágenes según la relación señal-ruido máxima (PSNR). Se analiza la dependencia entre la calidad de imagen DWT en términos de PSNR y el ancho de bits de los coeficientes del filtro wavelet. Se proporcionan las fórmulas para determinar el ancho de bits mínimo de los coeficientes del filtro en el que la imagen procesada logra alta calidad (PSNR >= 40 dB). Los resultados teóricos obtenidos fueron confirmados mediante la simulación de DWT para una imagen de prueba utilizando los valores de ancho de bits calculados. Todos los algoritmos considerados operan con números de punto fijo, lo que simplifica su implementación en hardware en dispositivos modernos: matriz de compuertas programable en campo (FPGA), circuito integrado específico de aplicación (ASIC), etc.
Descripción
En este documento, analizamos los efectos de cuantización de ruido en los coeficientes de los bancos de filtros de transformada wavelet discreta (DWT) para el procesamiento de imágenes. Proponemos la implementación del método DWT, lo que permite determinar el ancho de bits efectivo de los coeficientes de los bancos de filtros en los que el ruido de cuantización no afecta significativamente los resultados del procesamiento de imágenes según la relación señal-ruido máxima (PSNR). Se analiza la dependencia entre la calidad de imagen DWT en términos de PSNR y el ancho de bits de los coeficientes del filtro wavelet. Se proporcionan las fórmulas para determinar el ancho de bits mínimo de los coeficientes del filtro en el que la imagen procesada logra alta calidad (PSNR >= 40 dB). Los resultados teóricos obtenidos fueron confirmados mediante la simulación de DWT para una imagen de prueba utilizando los valores de ancho de bits calculados. Todos los algoritmos considerados operan con números de punto fijo, lo que simplifica su implementación en hardware en dispositivos modernos: matriz de compuertas programable en campo (FPGA), circuito integrado específico de aplicación (ASIC), etc.